Geri Dön

Endüstriyel sistemlerde veri madenciliği yaklaşımlarının kullanımı ve bir uygulama

Use of data mining approaches in industrial systems and an application

  1. Tez No: 819777
  2. Yazar: ESENGÜL GÜRBÜZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKANSEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 48

Özet

Bu çalışmada üretim sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın kaynak makine verileri ele alınmıştır. Gerçekleştirilen çalışma ile kaynak sonucunda oluşan kalite ve kalitesizliği belirleyen değişkenlerin, endüstriyel sistemlerde yaygınlaşmakta olan veri madenciliği yaklaşımlarının sistematik bir biçimde uygulanması ile tespiti hedeflenmektedir. Veri madenciliği uygulamalarına hazır hale getirmek ve elde edilecek sonuçların kalitesini arttırmak amacıyla veri setine veri önişleme adımları uygulanmıştır. Uygulamaya hazır hale getirilen veriler, kullanılan modellerin performanslarını ölçmek amacıyla eğitim ve test kümelerine ayrılmıştır. Veri madenciliği yöntemlerinden gözetimli öğrenme algoritmaları uygulanmış ve uygulanan modellerin performansları farklı senaryolar için değerlendirilmiştir. Uygulama sonucunda en yüksek performans AdaBoost karar ağacı modeli ile elde edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, welding machine data of a company operating in the production sector are discussed. The aim of the study is to determine the variables that determine the quality and poor quality resulting from welding, by systematically applying data mining approaches that are becoming widespread in industrial systems. Data preprocessing steps were applied to the data set in order to make it ready for data mining applications and to increase the quality of the results to be obtained. The data made ready for implementation are divided into training and test sets in order to measure the performance of the models used. Supervised learning algorithms, one of the data mining methods, were applied and the performances of the applied models were evaluated for different scenarios. As a result of the application, the highest performance was obtained with the AdaBoost decision tree model and the results were interpreted.

Benzer Tezler

  1. System design for internet of things and network coding applications in the wireless personal area networks

    Nesnelerin interneti için sistem tasarımı ve kablosuz kişisel alan ağlarında ağ kodlama uygulamaları

    GÖRKEM ÖZVURAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNEŞ KARABULUT KURT

  2. Soğuk dövme makinalarının duraklama sürelerinin azaltılmasında veri madenciliği yöntemiyle tahminleme

    Estimation of the pause times in cold forging machines by using data mining methods

    BUSE TÜRKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İşletmeYaşar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KOMESLİ

  3. Digital oil refinery: Utilizing real-time analytics and cloud computing over industrial sensor data

    Başlık çevirisi yok

    ATHAR KHODABAKHSH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İSMAİL ARI

  4. Siparişe göre üretimde optimal depo yerleşimi ve örnek uygulama

    Siparişe göre üretimde optimal depo yerleşimi ve örnek uygulama

    HARUN ERCİYES

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEYZA GÜRBÜZ

  5. Yazılım geliştirme ve test döngüsü üzerinde süreç madenciliği yaklaşımı

    Process mining approach in software development and testing cycle

    RABİA SAYLAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ